基于区块链的HalalChain模型：提升清真食品供应链数据完整性、实时合规性与自动化验证

研究人员针对全球价值超过1.9万亿美元的清真食品行业面临的透明度不足、合规性验证低效等问题，开发了HalalChain模型。该模型整合区块链技术、物联网(IoT)和智能合约，通过去中心化验证、阈值密码学和实时合规检查，实现了99.8%的篡改检测率、38 TPS的吞吐量及1.2-2.5秒的共识时间，显著提升了清真认证的可信度与效率。

　　

清真食品行业在全球范围内规模庞大且增长迅速，但其供应链长期面临透明度不足、合规性验证复杂等挑战。传统中心化认证体系存在单点故障风险，且缺乏对伊斯兰教法（如屠宰仪式合规性）的自动化监测能力。这些问题导致消费者信任度下降，并可能引发宗教合规性争议。

马来西亚国油科技大学（Universiti Teknologi PETRONAS）的研究团队提出了一种名为HalalChain的创新解决方案。该模型基于以太坊区块链，整合了权威证明(PoA)共识、阈值密码学和物联网传感器网络，构建了一个去中心化的清真食品认证体系。研究结果发表于《Results in Engineering》，展示了该模型在数据完整性、实时合规检查等方面的显著优势。

研究团队采用了几项关键技术：1) 基于以太坊测试网的智能合约架构，实现自动化规则执行；2) 阈值密码学机制，要求多认证机构联合审批；3) 物联网设备实时采集运输温度、屠宰记录等数据；4) Merkle树结构确保数据不可篡改。这些技术共同构成了HalalChain的核心框架。

网络模型

HalalChain采用三层架构：物联网设备(D_IoT)采集数据，区块链节点(N_Bc)存储哈希值，去中心化认证机构(A_d)负责验证。实验显示，该系统能有效识别温度异常(0-4°C范围外)和屠宰流程违规(如缺少"Bismillah"祷告)。

注册阶段

采用创世组(G₀)初始化系统，后续实体加入需获得阈值数量(T_c=?2n/3?)认证机构的批准。这种机制有效防止了单一机构操控系统，测试中实现了98%的验证通过率。

数据完整性验证

通过SHA-256哈希和Merkle树(R)结构，系统可快速检测数据篡改。实验表明，即使在50%数据被篡改的极端情况下，仍能保持96.8%的检测准确率，显著优于对比模型AgriBlockIoT(80.5%)。

屠宰合规性检查

智能合约自动验证两个关键指标：屠宰者资质(S_id)和"Bismillah"祷告记录(B)。测试中成功拦截了100%的违规操作，包括未授权屠宰者和缺失宗教仪式的案例。

安全分析

形式化验证工具ProVerif证实，HalalChain可抵抗女巫攻击和拜占庭故障。即使部分节点被攻破，只要恶意验证者不超过T_c，系统仍能保持安全运行。

这项研究的意义在于首次将区块链技术与清真食品认证的特殊要求深度结合。通过自动化合规检查、分布式权威验证和不可篡改的记录，HalalChain不仅提升了认证效率，还建立了跨区域的信任机制。未来可扩展至其他宗教食品认证领域，为全球食品供应链的数字化转型提供了重要参考。